Позавчера Тейлор запустил новый сервис - Laravel Nightwatch.

Это сервис мониторинга работы приложения.

Краткий отзыв по истечении двух дней его использования вместе с анти-спам ботом @KvedeBot:

- Выдаёт общую информацию (есть или нет проблемы), в детали не вдаётся;
- Показывает список реально вызываемых консольных команд. Так, например, я узнал о команде php artisan schedule:finish, которая была вызвана 2'120 раз за это время... И да, эта команда также лимиты жрёт;
- Можно увидеть запросы к БД, но без самих данных - только конструкт;
- От внешних запросов виден лишь адрес без тела запроса;
- По общей статистике использования видим что из 200к бесплатных эвентов за двое суток приложение сожрало 173'596 (87%), из которых 49'009 эвентов - работа с кэшем. Да, эти cache hit, read, write и т.д. тоже считаются.

Таким образом, пришёл к выводу, что это MVP продукта и, с большой долей вероятности, он действительно будет хорош, но - потом. В текущем исполнении Nightwatch, скажем так, публикует хлам из подноготной фреймворка. Моё мнение, он делает это для того, чтобы побыстрее сожрать бесплатные лимиты дабы люди оформляли подписку.

В целом, сервис прикольный, но на полном серьёзе на сервере его использовать ну такое.

🚀 Быстрый запуск локального ИИ ассистента в PhpStorm

Для этого Вам нужна видеокарта с RTX ядрами от NVidia или RDNA от Radeon, иначе скорость работы нейронки будет низкой.

Также нужен Docker.

Теперь можно выполнить консольные команды:

docker run -d -p 11434:11434 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama --name ollama --restart always ollama/ollama

docker exec ollama ollama run gemma3:12b

где gemma3:12b - это модель и её размер с сайта Ollama. Размер модели выбирайте не больше размера видеопамяти. Например, в карточке с 12 Гб VRAM самой большой моделью будет gemma3:12b иначе все вычисления лягут на CPU, а это очень-очень медленно. Если не нравится модель gemma3, тогда можете выбрать любую другую на сайте.

После того как запустили Ollama в докере и загрузили в неё модель, устанавливаем плагин ProxyAI в PhpStorm (раньше плагин назывался CodeGPT) и легко настраиваем.

Настройки плагина находятся в разделе File | Settings | Tools | ProxyAI.

1. Выбираем провайдер "Ollama (local)";
2. В разделе "Ollama (local)" жмём кнопку "Refresh models" для обновления списка доступных моделей и выбора нужной.

Нюанс один - не все модели отвечают на русском языке. Например, gemma3 принципиально отвечает только по-английски, хотя всё прекрасно понимает.